Scientia Geographica Sinica  2017 , 37 (6): 868-875 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2017.06.008

研究论文

广州市居民住房条件的空间分异格局与形成机制

王洋123, 金利霞123, 张虹鸥123, 吴旗韬123, 吴康敏14

1. 广州地理研究所, 广东 广州 510070
2. 广东省地理空间信息技术与应用公共实验室, 广东 广州 510070
3. 广东省创新发展研究院, 广东 广州 510070
4. 中国科学院南海海洋研究所, 广东 广州 510301

The Spatial Differentiation Pattern and Formation Mechanism of Housing Conditions in Guangzhou City, China

Wang Yang123, Jin Lixia123, Zhang Hong’ou123, Wu Qitao123, Wu Kangmin14

1. Guangzhou Institute of Geography, Guangzhou 510070, Guangdong, China
2. Guangdong Public Laboratory of Geospatial Information Technology and Application, Guangzhou 510070, Guangdong, China
3. Guangdong Academy of Innovation Development, Guangzhou 510070, Guangdong, China
4. South China Sea Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences, Guangzhou 510301, Guangdong, China

中图分类号:  K901

文献标识码:  A

文章编号:  1000-0690(2017)06-0868-08

通讯作者:  通讯作者:金利霞,博士,副研究员。E-mail:jlx906@163.com

收稿日期: 2016-09-1

修回日期:  2016-11-12

网络出版日期:  2017-06-20

版权声明:  2017 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献,在以下情况下可以自由使用:学术研究、学术交流、科研教学等,但不允许用于商业目的.

基金资助:  国家自然科学基金项目(41401164、41571128)、广州市科技计划项目(201609020002,201510020011)、广东省自然科学基金项目(2014A030313740)资助

作者简介:

作者简介:王洋(1984-),男,黑龙江黑河人,博士,副研究员,主要从事城市地理研究。E-mail:wyxkwy@163.com

展开

摘要

以广州都市区1 361个社区的第六次人口普查住房数据为基础,从住房的建成年代、建筑结构、户均建筑面积、住房生活设施4个方面构建居民住房条件评价体系,分析其空间分异格局与形成机制。结果表明: 广州市居民住房条件由中心向外围逐渐提升,具有“圈层基础上的多核心”式空间分异结构; 户均建筑面积和建成年代是决定其住房条件差异的2项重要指标,旧城的住房条件异质性最高; 城市发展的历史进程、互换效应和过滤效应、高房价和高地价影响和强化了住房条件分异格局,制度性因素、政府决策和市场力量同时起到了引导和推动作用。

关键词: 住房 ; 住房条件 ; 社区 ; 居住空间 ; 广州

Abstract

The housing issues of China’s urban residents have always been the focus of academic circles. The issues regarding housing conditions in China's megalopolises are important topics of research for building livable cities, resolving the housing shortage, and solving the urban problem. The inequality of urban housing conditions is also an indispensable issue. However, to date, specific research on the differentiation pattern and spatial structure of housing conditions in China's cities is rare. Therefore, based on housing data from the newly available sixth census of 2010 for Guangzhou’s metropolitan areas, we established a comprehensive system for evaluating housing conditions that is composed of housing years, building structure, building area per household, and housing facilities and explored the spatial differentiation pattern of housing conditions. Furthermore, we analyzed the spatial cluster and heterogeneity of housing conditions by using the ESDA and GDI index. Finally, we summarized the spatial differentiation model and formation mechanism. The results are as follows: 1) The housing conditions of Guangzhou, gradually improving from the center to periphery, show significant imbalance and spatial cluster characteristics. Regions with better and worse housing conditions have specific location directions. Housing years and building area per household are two core indicators that decide the differentiation of housing conditions. 2) The housing conditions of the evaluation subsystem are distinct among different urban circles. In the old city, the scores of housing years, architectural structure, and building area per household are lower. In the core area, scores of the building area per household and housing infrastructure are higher than in other regions. In the central area, the level of the architectural structure is highest. In the suburbs, the housing years are the lowest. In addition, the heterogeneity of housing conditions in the old city is the highest. 3) The historical process of urban development, housing exchange and filtering effects, and high housing and land prices influence and enhance the spatial differentiation pattern of housing conditions in Guangzhou. Institutional factors, government decision making, and market forces also play a role in guiding and promoting the pattern. Thereto, institutional factors include the urban-rural dual-land system, housing dual-supply system, and housing demolition requisition system. Government decision making mainly refers to the urban development strategy and urban planning. Market forces reflect relationships between housing price, housing conditions, location, and household income.

Keywords: house ; housing conditions ; community ; residential space ; Guangzhou City

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王洋, 金利霞, 张虹鸥, 吴旗韬, 吴康敏. 广州市居民住房条件的空间分异格局与形成机制[J]. , 2017, 37(6): 868-875 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2017.06.008

Wang Yang, Jin Lixia, Zhang Hong’ou, Wu Qitao, Wu Kangmin. The Spatial Differentiation Pattern and Formation Mechanism of Housing Conditions in Guangzhou City, China[J]. Scientia Geographica Sinica, 2017, 37(6): 868-875 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2017.06.008

中国特大城市的居民住房问题一直是社会各界关注的焦点。随着大城市化的持续快速推进,北京、上海、广州等特大城市的人口快速增加,但居住用地供应相对短缺,直接导致高地价和高房价[1,2],由此带来了中低收入阶层和流动人口的一系列住房问题[3],表现为:住房拥挤[4]、居住条件差[5]、职住分离[6]、居住分异[7]、住房阶层化[7]等现象,并出现了蚁族[8]、鼠族等群体。因此,住房是城市可持续发展的基础性问题,很多城市把“宜居”作为其重要的发展目标。其中,住房条件是居民居住满意度的最重要因素[9],是城市宜居性的核心评价指标[10],也是特大城市建设宜居城市的短板。因此,对特大城市内部住房条件的相关研究是建设宜居城市、缓解住房矛盾、解决城市问题的重要基础性研究,具有现实意义。

居民间的住房条件差异是住房研究中的重要议题[11]。已有研究表明,住房条件与居民健康具有显著的正相关关系[12],其条件的好坏取决于居民对住房的负担能力[11],并反映出居民的生活水平[13]、劳动力特征[14]、暴力犯罪风险[15]等方面的差异。这种差异特征在空间的集聚就形成了城市内部住房条件的空间结构[16]。住房条件的空间差异结构也是反映城市社会空间结构[17]和城市住房市场空间结构[18]的重要切入点。因此,对中国特大城市内部住房条件空间结构的系统研究是理解其各类城市问题的基础和关键。这方面,学者们将住房的层数、质量、年代、面积、设施、间数、层高、功能复合等作为住房条件的主要评价指标[5, 19-23],并作为其居住空间结构或社会空间结构研究不可缺少的“评价因子”。这些研究为进一步认清中国特大城市内部住房条件的空间差异特征和空间结构提供了重要基础。但当前,专门针对中国城市内部住房条件格局及其空间结构的研究依然不多,而这恰恰是分析城市住房问题进而改善城市住房条件的基础性研究。因此,有必要在中国城市进一步开展该领域的实证研究,解答中国特大城市内部居民住房条件呈现何种空间特征?具有什么样的空间结构?中心到外围如何变化?是否存在显著的空间集聚区?形成这种空间结构的内在机制是什么?这些都是需要学术界进一步研究和解答的问题。

鉴于此,本文以广州都市区为实证案例,构建住房条件的综合评价体系,分析其住房条件的空间分异格局、空间相关特征和集聚特征,并比较各圈层内部的差异性。最后,总结广州市住房条件的空间模式,剖析形成机制。这对深入理解中国特大城市内部住房条件的空间结构与模式具有重要的学术意义。与传统基于街道单元的研究相比,本研究基于社区这一更为细致的空间单元,期望为中国特大城市住房条件空间结构这一议题提供一个新的实证案例,为后续其他城市相关研究提供一个可供选择的分析视角,也为广州市住房政策的制定提供一个基础性参考资料。

1 数据与研究方法

1.1 研究区域与数据来源

由广州绕城高速公路-广明高速公路-广州市界构成的地域范围可视作广州市的城市功能地域(以下简称广州市)(图1)。该地域内包括1 364个社区居委会或村民委员会(以下简称社区)。由于住房数据获取原因,研究对象不包括均位于中心城区的官洲社区、琶洲西南社区、琶洲东北社区。研究区域总面积为1 409 km2,家庭户共255.70万户(2010年第六次普查数据)。根据广州市城市建设与发展的现实情况,将该区域由中心向外围方向划分为旧城、核心区、中心城区、近郊区4个地域功能类别。其中,旧城+核心区共同构成了广州市的第一圈层(内圈层)、中心城区为第二圈层、近郊区为第三圈层(外圈层)。数据来源于广州市统计局(长表数据);分社区的地理信息数据根据《广州市城市管理社区网络责任分区地图册》[24]绘制。

图1   研究区范围及其功能地域划分

Fig. 1   The spatial scope and division of territory

1.2 研究过程与方法

1) 构建居民住房条件综合评价体系。从住房的建成年代、建筑结构、户均建筑面积、生活设施4个方面综合评价广州市各社区的居民住房条件。其中,建成年代可表征住房的新旧与档次;建筑结构在一定程度上代表了住房的建筑技术水平和先进程度;居住面积代表着居民居住的宽敞程度,体现出住房条件的优劣;住房生活设施主要通过屋内基础设施配置情况综合体现。上述各评价子系统中,根据各自的具体指标情况由高到低赋予9~1分(表1)。

表1   广州市居民住房条件的综合评价体系

Table 1   The comprehensive assessment system of housing conditions in Guangzhou

评价子系统评价指标及其对应赋予的分值
建成年代1949年之前(1)、1949~1959年(2)、1960~1969年(3)、1970~1979年(4)、1980~1989年(5)、1990~1999年(7)、2000年以后(9)
建筑结构其他结构(1)、砖木结构(3)、混合结构(5)、钢及钢筋混凝土结构(9)
户均建筑面积低于10 m2(1)、10~20 m2(2)、20~50 m2(3)、50~80 m2(4)、80~110 m2(6)、110~140 m2(7)、140~200 m2(8)、200 m2以上(9)
住房生活设施炊事燃料:无燃气(电、煤炭、柴草、其他)(1)、有燃气(9)
管道自来水:无管道自来水(1)、有管道自来水(9)
厨房:无厨房(1)、与其他户合用厨房(5)、独立使用厨房(9)
厕所:合用其他样式厕所(1)、独立使用其他样式厕所(3)、合用抽水式厕所(5)、独立使用抽水式厕所(9)
洗澡设施:无洗澡设施(1)、其他洗澡设施(5)、统一供热水或家庭自装热水器(9)

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括号内数值为分值。

2) 计算各评价系统的得分。以住房的建成年代子系统为例,依据社区建筑年代分段特征及其赋予的得分值,计算建筑年代子系统的总得分( S),该得分反映了该社区总体建筑年代的新旧水平,计算方法可表示为:

S=i=1kxif(xi)(1)

式中, xi是某一社区中第 i个建成年代的赋分值(分值由低到高为1~9), k为建成年代时段划分的个数, f(xi)为第 i个建成年代时段的住户数占该

社区总住户数的比重,表示为:

f(xi)=pii=1kpi(2)

式中, pi为该社区第 i个建成年代时段的住户数。

建筑结构、户均建筑面积,以及住房生活设施中的炊事燃料、管道自来水、厨房、厕所、洗澡设施得分同样采用上述方法计算。其中,住房生活设施的5个评价指标得分通过加权平均数计算出住房生活设施子系统的总得分。

3) 计算居民住房条件总得分。第 i个社区居民住房条件总得分可表示为:

HCSi=j=1m(Wj×Sij)(3)

式中, Sij是社区 i的第 j项住房条件评价子系统得分值, Wj为第 j项子系统的权重,可通过信息熵的方法计算[25]m为评价子系统数,居民住房条件 HCSi的得分在1~9之间,分值越大,居民住房条件越好。

4) 基于空间自相关探索居民住房条件的空间集聚特征。城市住房建设往往具有近域扩展特征,因此城市住房条件一般具有空间关联与空间相关性。本文采用全局自相关指数(GMI)和局部自相关指数(LMI) [26]定量测度城市住房建设的空间关联程度与空间格局。

5) 采用 GDI指数分析各圈层内部住房条件的分异特征。利用总体分异测度指数( GDI)分别分析广州市旧城、核心区、中心城区、近郊区内部各自的住房条件分异特征。该指数由王洋等构建[25],其作用在于可综合现有主要差异指数的信息,得出全面的、确定的总体分异变动特征。 GDI指数可表示为[25]

GDI=w1CV+w2T+w3GE+w4A(4)

其中, CV为变异系数; T是泰尔指数; GE是总熵指数(灵敏性参数C=0); A为阿特金森指数,采用熵技术法算得;w1+w2+w3+w4分别为上述4个指标的权重,采用熵技术法算得。

2 结果与分析

2.1 广州市居民住房条件的空间分异格局

基于信息熵法对广州市1 361个社区的4个评价子系统数据计算得出其信息熵和权重(表2)。结果表明,户均建筑面积(0.365 4)和建成年代(0.331 3)的权重较高,是影响广州市居民住房条件最重要的两项指标;住房生活设施的权重最低,仅为0.071 7,表明广州市各社区间住房生活设施水平的差距不大。

表2   广州市各住房条件评价子系统的信息熵和权重

Table 2   The information entropies and weights of evaluation subsystem of housing conditions in Guangzhou

建成年代建筑结构户均建筑面积住房生活设施
信息熵0.99290.99500.99220.9985
冗余度0.00710.00500.00780.0015
权重0.33130.23160.36540.0717

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根据表2的权重,得出各社区的居民住房条件得分。根据数据分布情况,将广州市社区的住房条件划分为5个等级:好(>8分)、较好(7~8分)、一般(6~7分)、较差(5~6分)、差(5分以下)。根据上述数据,采用GIS技术得出广州市居民住房条件的空间分异格局(图2)。图中表明,住房条件最好的地区为核心区的珠江新城和二沙岛,以及近郊区的番禺区万博地区、白云山北麓;而旧城及其周边的三元里、芳村地区住房条件最差;住房条件较好的区域分别为:天河CBD(天河体育中心-珠江新城)、白云区的白云新城、番禺区的洛溪-南浦-夏滘片区、原萝岗区的科学城地区;而荔湾区-越秀区西部-海珠区西部的住房条件较差。总体上,旧城住房条件较差,近郊区住房条件较好。

图2   广州市居民住房条件的空间分异格局

Fig. 2   The pattern of spatial differentiation of housing conditions in Guangzhou

2.2 广州市居民住房条件的空间相关特征与集聚区分布

根据Moran’s I指数判断广州市居民住房条件及其子系统的空间关联与集聚特征。采用FD法作为空间权重矩阵的判断依据,门槛距离设置为2 km,得出其期望值得出的Moran’s I指数、 Z统计值、 P值见表3

表3   广州市居民住房条件的全局空间自相关特征

Table 3   The global spatial autocorrelation indexes of housing conditions in Guangzhou

住房条件
总分
建成
年代
建筑
结构
户均建筑
面积
住房生活
设施
Moran’s I0.64500.69760.33060.26570.2669
Z统计值103.7257112.152652.252042.799443.0325
P0.00000.00000.00000.00000.0000

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表3表明广州市居民住房条件总体上呈显著的空间集聚特征。其中,建成年代的空间集聚特征最为显著。在此基础上,根据LMI判断住房条件及其子系统的局部空间自相关特征(图3)。

图3   广州市住房条件及其子系统的LMI散点图

Fig. 3   Scatter maps of Local Moran’s I (LMI) of housing conditions and it’s subsystem in Guangzhou

图3a表明,住房条件总得分的L-L区集聚在旧城和芳村地区,该地区也同时镶嵌式分布着H-L区。H-H区主要集中在:核心区的天河CBD-二沙岛; 中心城区的白云新城、金沙洲、天河东;近郊区的洛溪-南浦-夏滘地区、白云山北麓地区。这说明H-H区在各圈层均有分布,呈现“多核心”式格局。

住房条件的4个子系统的空间集聚特征各有不同:建成年代的空间集聚特征与住房条件总分的特征基本一致,但H-H、L-L集聚区的范围都有所扩大。这再次说明建成年代是表征住房条件的重要因子(图3b);建筑结构方面,H-H区分布在白云新城、天河CBD、天河北同和地区;L-L区除了旧城-芳村地区外,近郊区也有大量分布(图3c);户均建筑面积方面,旧城、三元里地区、海珠区的大塘地区为L-L集聚区,居住最为拥挤。其H-H区的空间格局与建筑结构L-L区基本吻合(图3d);住房生活设施方面,核心区的生活设施最好,普遍为H-H集聚区。而旧城-芳村地区、近郊的白云区北部区域的为L-L区,住房的生活设施条件最差(图3e)。

综上可知,旧城无论在总分还是4个子系统都是L-L区,而核心区(尤其是天河CBD地区)都是H-H区。这表明广州市内圈层中的住房条件空间分异最为显著,体现为旧城与核心区之间的分异。而处于外圈层的近郊区在建成年代和户均建筑面积两个指标上存在较多的H-H区,但与此同时,建筑结构和住房生活设施的L-L区也非常多,这使得近郊区在住房条件总分上没有出现大量集中连片的H-H区或L-L区。位于中间圈层的中心城区,其住房条件存在与内圈层具有明显的“空间溢出”特征,即与旧城邻近的区域,住房条件较差;与核心区邻近的区域,住房条件较好。这种西低东高的空间分异是内圈层分异格局的延续。

2.3 各圈层住房条件的差异特征

采用户数加权的方法,分别计算出各圈层的住房条件平均分及其子系统平均分,并绘制各圈层的住房条件得分的空间模式图(图4)。结果表明,由内圈层向外圈层的住房条件逐步提升,其中,旧城和其他圈层间的住房条件差距较大;在建成年代方面,这种由内到外的圈层差异特征更为明显,其中,内圈层的平均建成年代早于1990年,表明该区域旧住宅过多,成为影响该区域住房条件的重要因素;建筑结构方面,中心城区平均得分最高,旧城最低;户均建筑面积方面,核心区和近郊区较高,旧城最低。该指标的得分普遍远远低于其他子系统得分,例如旧城的平均户均建筑面积不到50 m2,中心城区仅略微超过50 m2,而得分较高的核心区和近郊区也远远低于80 m2,这反映出广州市居民住房非常拥挤,成为制约住房条件改善的瓶颈;住房生活设施方面,各圈层得分普遍较高,都高于8分,再次表明住房的生活设施对居住条件的影响最小。总体上,广州市住房条件呈现“圈层基础上的多核心”空间结构。

图4   广州市住房条件的空间模式

Fig. 4   The spatial mode of housing conditions in Guangzhou

基于GDI指数判断各圈层内部的住房条件差异程度。结果表明,GDI指数由内圈层的旧城向外圈层的近郊区逐步递减,指数值分别为0.142 1、0.096 5、0.074 2、0.065 6。显示出旧城内部的住房条件异质性最强,这也印证了旧城L-L集聚区和H-L集聚区交错的空间相关格局;其他圈层的住房条件异质性远低于旧城。

2.4 广州市居民住房条件空间分异的形成机制

广州市居民住房条件空间分异是由制度因素(城乡二元土地制度、住房供给双轨制、住房拆迁征用制度)、政府发展决策和市场力量共同推动的,分异格局的形成源于其城市发展的历史过程,并由住房的互换效应和过滤效应进一步推动,最终由高房价和高地价将住房条件分异格局强化。

民国时期,广州建成区主要集中在本文划定的旧城区域。1937年,由于抗战时期的破坏,加之新建房屋极少,该区域出现房荒,居住拥挤、住房设施差等问题,也成为当前旧城较差住房条件的历史基础;解放后,市政府开始对旧城的大量危房进行抢修,并且在旧城的边缘区(目前为核心区)建设了华侨新村等较大规模的居住区,居住用地开始由旧城向东、向南扩展;改革开放以来,由于经济的快速发展和外来人口的大量涌入,城市建设用地迅速扩展,住宅建设如火如荼。此时,见缝插针式的住宅建设和外延扩展新居住区同步进行,这也造成了当前旧城内部住房条件的高异质性特征。

进入新世纪,开启了以珠江新城开发为代表的新城建设,城市中心随之外移,但此时旧城并没有被大规模改造。随着时间推移,旧城地区的住房年代越来越久远,但并且没有被成片改造,这些住房面积狭小,基础设施老旧,住房条件相对越来越差。这种在特定区域集中力量打造新城的外延扩展模式也进一步增强了新城与旧城间的住房条件分化。与此同时,城市外围地区的若干地区(如番禺万博地区、洛溪-南浦-夏滘片区、白云山北麓片区、萝岗科学城等)集中建设了质量较高的住宅,但这些地区的区位条件较差,使得广州形成了旧城区位优越但住房条件差、外围地区的住房条件好但区位差的城市住房“互换”格局。同时,珠江新城等核心区高质量住宅的建设吸引了部分旧城居民的迁入,而空出的住房由收入稍低的人群或外来人口购买,形成了住房的“过滤”效应。由此可见,政府的城市发展战略与城市规划这一政府决策行为直接塑造了广州市居民住房条件分异的新格局。

这一时期,随着福利分房的逐步取消,商品化住房成为住房供应的主体。城市住房呈现福利房和商品房并存的双轨制。显然,由于福利住房的建设年代相对较早,其住房条件往往低于商品房,这种住房供应的双轨制从客观上造成了住房条件的分异。由于中国城乡土地二元制度和住房拆迁征用制度的存在,使得在城市快速扩张阶段时,一些没有被及时征用为国有土地的地块形成“城中村”,与周边城市化区域的住房条件形成强烈反差。由此可见,上述制度性因素也是促使广州市居民住房条件分异的重要驱动力。

另外,住房的商品化进程使得市场力量逐渐显现,住房价格和住房条件成为影响居民住房选择的核心因素。市场力量作为“看不见的手”,将房价、收入、住房条件、区位等要素相互匹配,成为居民住房条件分异的推动力。

随着近年来房价和地价的高涨和拆迁成本的不断攀升,旧城改造的难度越来越大,即使旧城和核心区有少量地块可供开发,也必须建设高档次住宅才可保证开发商利润,城市的内圈层新建住宅出现了“豪宅化”现象。这又进一步强化了城市住房条件的空间分异。

3 结论

1) 广州市居民住房条件呈现明显的空间分异特征,旧城→核心区→中心城区→近郊区的住房条件逐渐提升;住房条件好和差的地区具有特定的区位指向,显现出空间集聚性。总体上具有“圈层基础上的多核心”式空间分异结构。户均建筑面积和建成年代是决定其住房条件差异的2项重要指标。

2) 各圈层的居民住房条件子系统各异。旧城的建成年代、建筑结构、户均建筑面积3个子系统得分均为最低,核心区的户均建筑面积最大、住房生活设施最好,中心城区的建筑结构得分最高,而近郊区的建成年代最新。旧城→核心区→中心城区→近郊区内部的住房条件异质性逐渐降低。

3) 城市发展的历史进程、住房的互换效应和过滤效应、高房价和高地价影响和强化了广州市居民住房条件的空间分异格局。制度性因素、政府决策和市场力量同时起到了引导和推动作用。其中,制度性因素主要为城乡二元土地制度、住房供给双轨制、住房拆迁征用制度;政府决策主要是通过确定城市发展战略和城市规划进而决定住房条件差异的空间格局;市场力量体现在对房价、住房条件、区位、居民收入的匹配方面。

在当前旧城和城中村拆迁改造越来越难以推进的背景下,城市如火如荼新建住房的同时,应更加重视老旧住房的居住条件改善。可通过外墙改造、加装电梯、新建筑技术、节能技术、智能技术的引进,对住房的居住条件进行综合整治,避免旧城在未来沦为贫民区和高犯罪风险区,逐步提升城市住房条件。

The authors have declared that no competing interests exist.


参考文献

[1] 王洋, 王德利, 刘丽华, .

中国城市住宅价格的空间分化及其土地市场影响

[J]. 中国土地科学, 2015, 29(6):33-40.

https://doi.org/10.13708/j.cnki.cn11-2640.2015.06.005      URL      [本文引用: 1]      摘要

研究目的:分析中国城市住房价格空间分化的新趋势、新格局与新特征,并定量探索土地市场因素对其分化的作用机制。研究方法:PDI分化指数分析、GIS空间分析、灰色关联分析。研究结果:中国城市住宅价格存在显著的空间分化现象,分化的主方向是一线城市与其他城市的等级性分化;住宅价格的空间差异格局呈现出行政等级性差异增强,空间集聚性分异减弱的新格局与新特征;土地市场包括的土地供给和土地成本因素同时决定了中国城市间住宅价格的空间分化,其中土地供给对三线城市的的影响更为显著;土地市场对不同等级城市的影响程度各异,整体来看,对一线城市房价增长的驱动最为明显。研究结论:2009年以来中国城市住宅价格的空间分化显著增强,并与土地市场因素密切相关,土地供给是核心影响因素。

[Wang Yang, Wang Deli, Liu Lihua et al.

Spatial differentiation of urban housing prices and its impacts on land market in China

. China Land Science, 2015, 29(6):33-40.]

https://doi.org/10.13708/j.cnki.cn11-2640.2015.06.005      URL      [本文引用: 1]      摘要

研究目的:分析中国城市住房价格空间分化的新趋势、新格局与新特征,并定量探索土地市场因素对其分化的作用机制。研究方法:PDI分化指数分析、GIS空间分析、灰色关联分析。研究结果:中国城市住宅价格存在显著的空间分化现象,分化的主方向是一线城市与其他城市的等级性分化;住宅价格的空间差异格局呈现出行政等级性差异增强,空间集聚性分异减弱的新格局与新特征;土地市场包括的土地供给和土地成本因素同时决定了中国城市间住宅价格的空间分化,其中土地供给对三线城市的的影响更为显著;土地市场对不同等级城市的影响程度各异,整体来看,对一线城市房价增长的驱动最为明显。研究结论:2009年以来中国城市住宅价格的空间分化显著增强,并与土地市场因素密切相关,土地供给是核心影响因素。
[2] 王洋, 王德利, 王少剑.

中国城市住宅价格的空间分异格局及影响因素

[J]. 地理科学, 2013, 33(10):1157-1165.

URL      [本文引用: 1]      摘要

分别研究2009年中国286个地级以上城市住宅均价和房价收入比的空间分异格局、总体趋势、空间异质性和相关性;根据供需理论和城市特征价格理论建立了影响中国城市住宅价格空间分异的初选因素,并根据半对数模型分析主要影响因素。结果表明:①中国城市住宅价格空间分异显著,呈现出空间集聚性分异(东南沿海三大城市群与内陆城市之间)和行政等级性分异(省会与地级市之间)的双重格局;②房价收入比较高的城市数量更多,分布范围更广,购房难度较大的城市已超过一半;③住宅均价的总体分异趋势和空间异质性都强于房价收入比;④城市居民收入与财富水平和城市区位与行政等级特征是住宅价格空间分异的两大核心影响因素。

[Wang Yang, Wang Deli, Wang Shaojian.

Spatial differentiation patterns and impact factors of housing prices of China’s cities

. Scientia Geographica Sinica, 2013, 33(10):1157-1165.]

URL      [本文引用: 1]      摘要

分别研究2009年中国286个地级以上城市住宅均价和房价收入比的空间分异格局、总体趋势、空间异质性和相关性;根据供需理论和城市特征价格理论建立了影响中国城市住宅价格空间分异的初选因素,并根据半对数模型分析主要影响因素。结果表明:①中国城市住宅价格空间分异显著,呈现出空间集聚性分异(东南沿海三大城市群与内陆城市之间)和行政等级性分异(省会与地级市之间)的双重格局;②房价收入比较高的城市数量更多,分布范围更广,购房难度较大的城市已超过一半;③住宅均价的总体分异趋势和空间异质性都强于房价收入比;④城市居民收入与财富水平和城市区位与行政等级特征是住宅价格空间分异的两大核心影响因素。
[3] Wu W.

Sources of migrant housing disadvantage in urban China

[J]. Environment and Planning A, 2004, 36(7): 1285-1304.

https://doi.org/10.1068/a36193      URL      [本文引用: 1]      摘要

The increasing level of labor mobility in China challenges the current population-management structure. In particular, recent reforms in urban housing provision seem largely to overlook the needs of the migrant population. In this paper I examine the sources of migrant housing disadvantage in cities. Specifically, I analyze the institutional and socioeconomic factors underlying migrant housing choice and conditions, and how these factors influence migrants differently from the locals. Data are drawn primarily from citywide housing surveys and interviews conducted in Shanghai and Beijing. The findings show that migrants make housing decisions based on whether they intend to settle in the cities, and market-related factors such as income and education have a significant, positive impact on migrant housing conditions. But more importantly, the general disadvantage experienced by migrants has much of its root in the institutional restrictions associated with the hukou system that outweigh the combined effects of socioeconomic factors.
[4] 彭慧, 毕宇珠, 苟天来.

大城市居民家庭居住特征及结构性问题分析——以北京为例

[J]. 现代城市研究, 2016,(4):121-126.

[本文引用: 1]     

[Peng Hui, Bi Yuzhu, Gou Tianlai.

Analysis of living characteristics and structural problems of households in big cities—A case study of Beijing

. Modern Urban Research, 2016,(4):121-126.]

[本文引用: 1]     

[5] 柳林, 杨刚斌, 何深静.

市场转型期中国大城市低收入社区住房分异研究

[J]. 地理科学, 2014,34(8):897-906.

URL      [本文引用: 2]      摘要

基于2007年在广州、武汉、西安3个大城市的低收入社区开展的大型入户调查数据,在社区尺度探究了中国大城市低收入社区中不同社会经济群体间的住房分异情况,并分析了在社会经济转型背景下的制度因素(如户口、邻里类型、雇主类型等)和市场因素(如社会群体、年龄、受教育程度、家庭收入、职业等)对住房产权和居住条件的影响。通过计算泰尔指数发现,大城市低收入社区中不同群体间和群体内的住房分异情况都较显著,但群体内部的差异较群体间的差异更为明显。对住房条件的多元回归分析结果表明,低收入社区不同社会群体的住房条件在不同程度上受到制度因素和市场因素的影响。制度因素对住房面积等难以在短时间内改变的住房条件的作用较市场因素更显著,而市场因素对于住房设施等较易改变的住房条件的影响要比制度因素明显。

[Liu Lin, Yang Gangbin, He Shenjing.

Housing differentiation in low-income neighbourhoods in large Chinese cities under market transition

. Scientia Geographica Sinica, 2014,34(8):897-906.]

URL      [本文引用: 2]      摘要

基于2007年在广州、武汉、西安3个大城市的低收入社区开展的大型入户调查数据,在社区尺度探究了中国大城市低收入社区中不同社会经济群体间的住房分异情况,并分析了在社会经济转型背景下的制度因素(如户口、邻里类型、雇主类型等)和市场因素(如社会群体、年龄、受教育程度、家庭收入、职业等)对住房产权和居住条件的影响。通过计算泰尔指数发现,大城市低收入社区中不同群体间和群体内的住房分异情况都较显著,但群体内部的差异较群体间的差异更为明显。对住房条件的多元回归分析结果表明,低收入社区不同社会群体的住房条件在不同程度上受到制度因素和市场因素的影响。制度因素对住房面积等难以在短时间内改变的住房条件的作用较市场因素更显著,而市场因素对于住房设施等较易改变的住房条件的影响要比制度因素明显。
[6] 周素红, 刘玉兰.

转型期广州城市居民居住与就业地区位选择的空间关系及其变迁

[J]. 地理学报, 2010, 65(2):191-201.

https://doi.org/10.11821/xb201002006      URL      [本文引用: 1]      摘要

近年来,中国城市交通拥挤现象日渐突出,以交通基础设施建设为主导的单一交通供给已经很难满足交通日益增长的需求,交通需求管理成为解决交通拥挤问题的又一出路.因居民居住与就业地宅间分离而产生的日常通勤是构成高峰小时交通需求的主要原因.以广州市为例,采用追溯式问卷调查的方式,调查分析1996-2007年居民居住与就业地区位选择与变迁,并探讨其影响因素和机制.研究发现,体制转型对居民居住与就业地选择产生重要的影响,计划经济体制下形成的街区,居民的居住地与就业地相对稳定;市场化改革后新建或改建的街区,居民搬家和换工作的频度较高.在1996-2007年期间,居民居住地与就业地距离总体上呈现增加趋势,以商品房小区最为明显,价格、环境与岗位属性是影响居民搬家和变换工作的主要原因,在与短距离通勤无法兼得的情况下,很多居民选择以长距离通勤为代价换取更好的居住与就业条件.其次,保障性住房政策下形成的典型街区内部居民分化明显,形成原住户、转售后的商品房住户、转租房住户等三类为主导的住户结构,前两者存在较明显的居住与就业空间不匹配现象.此外,区位和个人属性也影响着居民居住与就业地的选择两者的空间距离.在区位方面,城市中心区的就业吸引力仍较突出,靠近中心区的住户居住与就业距离较短,且呈近距离重新择居或择业;由于居住外迁和产业外迁而分别引发的长距离向心型和外向型通勤共同存在,尤其是前者;在个人属性方面,中等收入水平的阶层是搬家和变换工作相对频繁的阶层.宏观层面上城市居住与就业空间的不匹配、城市空间拓展、单一功能外迁下的用地结构、社会经济转型与政策性福利以及阶层分化背景下引发的个性化选择等是影响居民居住地与就业地空间关系的重要原因.

[Zhou Suhong, Liu Yulan.

The situation and transition of jobs-housing relocation in Guangzhou, China

. Acta Geographica Sinica, 2010, 65(2):191-201.]

https://doi.org/10.11821/xb201002006      URL      [本文引用: 1]      摘要

近年来,中国城市交通拥挤现象日渐突出,以交通基础设施建设为主导的单一交通供给已经很难满足交通日益增长的需求,交通需求管理成为解决交通拥挤问题的又一出路.因居民居住与就业地宅间分离而产生的日常通勤是构成高峰小时交通需求的主要原因.以广州市为例,采用追溯式问卷调查的方式,调查分析1996-2007年居民居住与就业地区位选择与变迁,并探讨其影响因素和机制.研究发现,体制转型对居民居住与就业地选择产生重要的影响,计划经济体制下形成的街区,居民的居住地与就业地相对稳定;市场化改革后新建或改建的街区,居民搬家和换工作的频度较高.在1996-2007年期间,居民居住地与就业地距离总体上呈现增加趋势,以商品房小区最为明显,价格、环境与岗位属性是影响居民搬家和变换工作的主要原因,在与短距离通勤无法兼得的情况下,很多居民选择以长距离通勤为代价换取更好的居住与就业条件.其次,保障性住房政策下形成的典型街区内部居民分化明显,形成原住户、转售后的商品房住户、转租房住户等三类为主导的住户结构,前两者存在较明显的居住与就业空间不匹配现象.此外,区位和个人属性也影响着居民居住与就业地的选择两者的空间距离.在区位方面,城市中心区的就业吸引力仍较突出,靠近中心区的住户居住与就业距离较短,且呈近距离重新择居或择业;由于居住外迁和产业外迁而分别引发的长距离向心型和外向型通勤共同存在,尤其是前者;在个人属性方面,中等收入水平的阶层是搬家和变换工作相对频繁的阶层.宏观层面上城市居住与就业空间的不匹配、城市空间拓展、单一功能外迁下的用地结构、社会经济转型与政策性福利以及阶层分化背景下引发的个性化选择等是影响居民居住地与就业地空间关系的重要原因.
[7] 刘望保, 翁计传.

住房制度改革对中国城市居住分异的影响

[J]. 人文地理, 2007, 22(1):49-52.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-2398.2007.01.010      URL      [本文引用: 2]      摘要

住房制度改革是中国城市居住分异的重要影响因素.住房制度改革后,城市居民可根据自身社会经济特征和消费偏好,选择居住区位和住房与邻里质量,住房选择行为相对自由化.商品房的开发在住房制度改革后得到鼓励,房产商在政府宏观调控指引下,自主选择投资区位,建设不同层次的住房和邻里,以满足不同层次居民的居住需求.不同类型企业、不同工龄的职工在享受房改房的机会明显不同,造成享受者和未享受者住房条件的差异,从而形成居住分异.公共部门的干预使得住房类型构成多样化,出现了经济适用房、房改房和廉租房等资助房,与商品房并存;种种约束条件使得社会群体在不同类型住房中分布并不均衡,形成居住分异.

[Liu Wangbao, Weng Jichuan.

The impact of housing reform on residential differentiation in urban China

. Human Geography, 2007, 22(1):49-52.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-2398.2007.01.010      URL      [本文引用: 2]      摘要

住房制度改革是中国城市居住分异的重要影响因素.住房制度改革后,城市居民可根据自身社会经济特征和消费偏好,选择居住区位和住房与邻里质量,住房选择行为相对自由化.商品房的开发在住房制度改革后得到鼓励,房产商在政府宏观调控指引下,自主选择投资区位,建设不同层次的住房和邻里,以满足不同层次居民的居住需求.不同类型企业、不同工龄的职工在享受房改房的机会明显不同,造成享受者和未享受者住房条件的差异,从而形成居住分异.公共部门的干预使得住房类型构成多样化,出现了经济适用房、房改房和廉租房等资助房,与商品房并存;种种约束条件使得社会群体在不同类型住房中分布并不均衡,形成居住分异.
[8] 吴双霞, 祁新华, 罗栋燊.

蚁族城市租住区位规律研究——以福州市为例

[J]. 人文地理, 2012,27(4):59-62.

[本文引用: 1]     

[Wu Shuangxia, Qi Xinhua, Luo Dongshen.

Graduates’ choices of renting location—A case study of Fuzhou

. Human Geography, 2012,27(4):59-62.]

[本文引用: 1]     

[9] 何深静, 齐晓玲.

广州市三类社区居住满意度与迁居意愿研究

[J]. 地理科学, 2014, 34(11):1327-1336.

[本文引用: 1]     

[He Shenjing, Qi Xiaoling.

Determinants of relocation satisfaction and relocation intention in Chinese cities: An empirical investigation on three types of residential neighborhood in Guangzhou

. Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(11):1327-1336.]

[本文引用: 1]     

[10] 张文忠, 余建辉, 湛东升, . 中国宜居城市研究报告 [M]. 北京:科学出版社, 2016.

[本文引用: 1]     

[Zhang Wenzhong, Yu Jianhui, Zhan Dongsheng et al. Research Report of China’s Livable City. Beijing: Science Press, 2016.]

[本文引用: 1]     

[11] Schwartz A F.

Housing Policy in the United States

[M]. London: Routledge, 2014.

[本文引用: 2]     

[12] Bowen E A, Bowen S K, Barman-Adhikari A.

Prevalence and covariates of food insecurity among residents of single-room occupancy housing in Chicago, IL, USA

[J]. Public Health Nutrition, 2016, 19(6): 1122-1130.

https://doi.org/10.1017/S1368980015002384      URL      PMID: 26278477      [本文引用: 1]      摘要

Objective Emerging evidence suggests that food insecurity is a significant public health concern among people who are homeless or marginally housed. The present study assessed prevalence of food insecurity and its covariates among a group of marginally housed individuals living in single-room occupancy (SRO) dwellings, a population for which there is little extant health or nutrition research. Design Cross-sectional survey incorporating the Household Food Insecurity Access Scale. Setting Ten private SRO residences in the Uptown neighbourhood of Chicago, IL, USA, 2013. Subjects SRO residents over 18 years of age who were able to communicate verbally in English (n 153). Results Food insecurity was widespread among SRO residents, with 75 % of the sample considered food insecure and 52 % meeting criteria for severe food insecurity. Bivariate analyses indicated that female gender, eating most meals at a soup kitchen, having a mental health condition, problem drinking, having at least one chronic health condition, and diabetes were all significantly associated with food insecurity. In the multivariate ordered logistic regression model, eating most meals at a soup kitchen remained as the only significant correlate of food insecurity (OR=10 13). Conclusions SRO residents and other marginally housed populations face unique food access challenges. Although targeted assistance in the form of food stamps and congregate meal programmes remains critical, efforts to prevent and address food insecurity among homeless and marginally housed individuals should include policy interventions that recognize poverty as the root cause of food insecurity and aim to increase overall income and improve housing conditions.
[13] Fang Z, Sakellariou C.

Living standards inequality between migrants and local residents in urban China—A quantile decomposition

[J]. Contemporary Economic Policy, 2016, 34(2): 369-386.

https://doi.org/10.1111/coep.12125      URL      [本文引用: 1]      摘要

This study investigates the inequality in per-capita consumption expenditure between urban and rural-to-urban migrant households in China using Rural-Urban Migration in China (RUMiC) data. The methodology used is that of Oaxaca-Blinder and unconditional quantile decompositions and we deal with selection related to education level using matching. It is found that the characteristics effect does not contribute toward explaining any of the gaps in consumption. Results from a detailed decomposition suggest that differences in educational level account for 8%鈥19% of the overall inequality after taking selectivity of education into consideration. Differences in household size and region of residence are also important in narrowing expenditure inequality between the two groups. (JEL R23, C15)
[14] Burgers J.

In the margin of the welfare state: Labour market position and housing conditions of undocumented immigrants in Rotterdam

[J]. Urban Studies, 1998, 35(10): 1855-1868.

https://doi.org/10.1080/0042098984187      URL      [本文引用: 1]      摘要

Undocumented immigrants form a substantial share of minority populations. Data on the city of Rotterdam show that the fate of undocumented immigrants to a large degree is dependent on established migrant communities. Differences between migrant communities in terms of numbers and access to social housing seem to have significant effects on the position of undocumented immigrants with the same ethnic or national background. Undocumented immigrants both feed on and contribute to migrant communities in terms of housing opportunity and segregation. In the age of migration, any serious study of migrant communities has to take into account the presence and social position of undocumented immigrants.
[15] Tacoli C, Satterthwaite D.

Gender and urban change

[J]. Environment and Urbanization, 2013, 25(1): 3-8.

https://doi.org/10.1177/0956247813479086      Magsci      [本文引用: 1]     

[16] Bassett K, Short J R.

Housing and Residential Structure: Alternative Approaches

[M]. London: Taylor & Francis, 1980.

[本文引用: 1]     

[17] Matějů P, Večerník J, Jeřábek H.

Social structure, spatial structure and problems of urban research

[J]. International Journal of Urban and Regional Research, 1979, 3(1-4): 181-202.

https://doi.org/10.1111/j.1468-2427.1979.tb00785.x      URL      [本文引用: 1]      摘要

First page of article
[18] Muth R F.

The spatial structure of the housing market

[J]. Papers in Regional Science, 1961, 7(1): 207-220.

https://doi.org/10.1007/BF01969081      URL      [本文引用: 1]      摘要

No Abstract available for this article.
[19] 顾朝林, 王法辉, 刘贵利.

北京城市社会区分析

[J]. 地理学报, 2003, 58(6):917-926.

https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2003.06.015      URL      [本文引用: 1]      摘要

自从1984年中国实施城市改革以来,城市土地市场和住房市场建立已经对城市的社会空间结构产生重要影响。作者利用1998年北京街道一级调查数据进行城市社会区分析。结果显示,经济社会和种族状况具有一定的影响,但并没有发挥重要的作用。土地利用强度在形成新的城市社会空间结构过程中发挥了关键的作用。与家庭状况相关的流动人口状况也表现为非常强劲的影响。北京的社会区表明土地利用强度分布呈同心圆模型,家庭分布形态具有扇形结构的特征;社会经济状态因子分布形态既表现了同心圆的特征,也具有扇形结构的特点;种族因子的空间分布形成了一种多核空间结构。

[Gu Chaolin, Wang Fahui, Liu Guili.

Study on urban social areas in Beijing

. Acta Geographica Sinica, 2003, 58(6):917-926.]

https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2003.06.015      URL      [本文引用: 1]      摘要

自从1984年中国实施城市改革以来,城市土地市场和住房市场建立已经对城市的社会空间结构产生重要影响。作者利用1998年北京街道一级调查数据进行城市社会区分析。结果显示,经济社会和种族状况具有一定的影响,但并没有发挥重要的作用。土地利用强度在形成新的城市社会空间结构过程中发挥了关键的作用。与家庭状况相关的流动人口状况也表现为非常强劲的影响。北京的社会区表明土地利用强度分布呈同心圆模型,家庭分布形态具有扇形结构的特征;社会经济状态因子分布形态既表现了同心圆的特征,也具有扇形结构的特点;种族因子的空间分布形成了一种多核空间结构。
[20] 周春山, 陈素素, 罗彦.

广州市建成区住房空间结构及其成因

[J]. 地理研究, 2005, 24(1):77-88.

https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0585.2005.01.009      URL      Magsci      摘要

<p>城市住房空间是城市发展历史轨迹的物质体现。广州市处于改革开放的前沿,其住房空间结构有一定的代表意义。本文利用第五次人口普查资料,以街道为基本单位,运用因子分析和聚类分析方法,将广州市建成区的住房空间结构划分为四大类:Ⅰ解放前建成的旧房区;Ⅱ改革开放前建成的机关公房(Ⅱa)和原工业企业公房集中区(Ⅱb);Ⅲ上世纪年代开始发展的设施相对简陋的住房分布区;Ⅳ上世纪90年代快速发展的商品房(Ⅳa)和自建房(Ⅳb)集中区。并从城市发展历程、城市规划、旧城改造、住房制度、房地产业的发展等方面分析住房空间结构的形成原因,进一步推导了中国大城市的住房空间结构模式。</p>

[Zhou Chunshan, Chen Susu, Luo Yan.

The housing spatial structures in Guangzhou urban built-up area and their causes’ analysis

. Geographical Research, 2005, 24(1):77-88.]

https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0585.2005.01.009      URL      Magsci      摘要

<p>城市住房空间是城市发展历史轨迹的物质体现。广州市处于改革开放的前沿,其住房空间结构有一定的代表意义。本文利用第五次人口普查资料,以街道为基本单位,运用因子分析和聚类分析方法,将广州市建成区的住房空间结构划分为四大类:Ⅰ解放前建成的旧房区;Ⅱ改革开放前建成的机关公房(Ⅱa)和原工业企业公房集中区(Ⅱb);Ⅲ上世纪年代开始发展的设施相对简陋的住房分布区;Ⅳ上世纪90年代快速发展的商品房(Ⅳa)和自建房(Ⅳb)集中区。并从城市发展历程、城市规划、旧城改造、住房制度、房地产业的发展等方面分析住房空间结构的形成原因,进一步推导了中国大城市的住房空间结构模式。</p>
[21] 李志刚, 吴缚龙, 肖扬.

基于全国第六次人口普查数据的广州新移民居住分异研究

[J]. 地理研究, 2014, 33(11):2056-2068.

https://doi.org/10.11821/dlyj201411006      URL      Magsci      摘要

<p>运用第六次全国人口普查数据,分析当前广州新移民的居住空间分异问题,探讨中国大城市新移民居住空间的整体格局、分异程度及其分异机制,并以此实证中国城市社会空间理论。研究表明:广州新移民的空间分布总体上表现出近郊集中和远郊分散的特征,其中省内新移民较多集中在中心区外围,省外新移民集中分散在远郊。广州新移民与本地常住人口的差异指数为0.48,分异指数为0.46,隔离指数为0.56,超过美国亚裔移民分异的平均水平。此外,各区的分异度水平存在较大差异。机制分析表明,历经30多年的市场化进程,制度因素对新移民聚居区的影响减弱,单位因素对新移民聚居无明显影响,市场因素的作用增强。与西方情况类似,人口和家庭因素对新移民聚居有一定影响,其中年龄因素和婚姻状况是影响新移民聚居的重要因素。总体上,市场化下中国城市新移民的社会隔离正不断转化为明显的空间分异问题。为推进社会融合,应尽快采取社会空间重构措施(如社会规划和社区规划)予以应对。</p>

[Li Zhigang, Wu Fulong, Xiao Yang.

Residential segregation of new migrants in Guangzhou, China: A study of the 6th census

. Geographical Research, 2014, 33(11):2056-2068.]

https://doi.org/10.11821/dlyj201411006      URL      Magsci      摘要

<p>运用第六次全国人口普查数据,分析当前广州新移民的居住空间分异问题,探讨中国大城市新移民居住空间的整体格局、分异程度及其分异机制,并以此实证中国城市社会空间理论。研究表明:广州新移民的空间分布总体上表现出近郊集中和远郊分散的特征,其中省内新移民较多集中在中心区外围,省外新移民集中分散在远郊。广州新移民与本地常住人口的差异指数为0.48,分异指数为0.46,隔离指数为0.56,超过美国亚裔移民分异的平均水平。此外,各区的分异度水平存在较大差异。机制分析表明,历经30多年的市场化进程,制度因素对新移民聚居区的影响减弱,单位因素对新移民聚居无明显影响,市场因素的作用增强。与西方情况类似,人口和家庭因素对新移民聚居有一定影响,其中年龄因素和婚姻状况是影响新移民聚居的重要因素。总体上,市场化下中国城市新移民的社会隔离正不断转化为明显的空间分异问题。为推进社会融合,应尽快采取社会空间重构措施(如社会规划和社区规划)予以应对。</p>
[22] 吴启焰, 吴小慧, Chen Guo, .

基于小尺度五普数据的南京旧城区社会空间分异研究

[J]. 地理科学, 2013,33(10):1196-1205.

[Wu Qiyan, Wu Xiaohui, Chen Guo et al.

Social-spatial differentiation and residential segregation of old city of Nanjing, China: Evidence from the community-level census data in 2000

. Scientia Geographica Sinica, 2013,33(10):1196-1205.]

[23] 李传武, 张小林.

转型期合肥城市社会空间结构演变(1982~2000年)

[J]. 地理科学, 2015, 35(12):1542-1550.

URL      [本文引用: 1]     

[Li Chuanwu, Zhang Xiaolin.

Socio-spatial structure of Hefei and its evolution during the transitional period:1982-2000

. Scientia Geographica Sinica, 2015, 35(12):1542-1550.]

URL      [本文引用: 1]     

[24] 广州市建设委员会,广州市城市管理委员会办公室. 广州市城市管理社区网络责任分区地图册[M]. 广州:广东省地图出版社, 2007.

[本文引用: 1]     

[Construction Commission of Guangzhou, Urban Management Committee Office of Guangzhou. Atlas of Community Network Responsibility District of Urban Management in Guangzhou. Guangzhou: Guangdong Map Publishing House, 2007.]

[本文引用: 1]     

[25] 王洋, 方创琳, 盛长元.

扬州市住宅价格的空间差异与模式演变

[J]. 地理学报, 2013,68(8):1082-1096.

[本文引用: 3]     

[Wang Yang, Fang Chuanglin, Sheng Changyuan.

Spatial differentiation and model evolution of housing prices in Yangzhou

. Acta Geographica Sinica,2013,68(8):1082-1096.]

[本文引用: 3]     

[26] 陈斐, 杜道生.

空间统计分析与GIS在区域经济分析中的应用

[J].武汉大学学报(信息科学版),2002,27(4):391-396.

URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>首先概述了度量空间自相关、空间关联的一些空间统计分析方法以及识别区域空间关联的标准,然后探讨了将空间统计分析嵌入到一个GIS系统中的可行性,开发了一个分析空间关联的模块,并举例说明其在区域经济分析中的应用。</p>

[Chen Fei, Du Daosheng.

Application of the integration of spatial statistical analysis with GIS to the analysis of regional economy

. Journal of Wuhan University (Information Science), 2002, 27(4): 391-396.]

URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>首先概述了度量空间自相关、空间关联的一些空间统计分析方法以及识别区域空间关联的标准,然后探讨了将空间统计分析嵌入到一个GIS系统中的可行性,开发了一个分析空间关联的模块,并举例说明其在区域经济分析中的应用。</p>

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